[发明专利]基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法

说明书

本发明公开了一种基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法，其方法如下：A、收集研究区原始数据；B、构建驱动因子数据集并量化个驱动因子；C、在三维空间上进行M₁‑M₂时期内驱动因子数据集拓展并构成生态演变大数据立方体；D、采用滑动立方体法进行数据提取，构建地理时空加权人工神经网络模型；E、量化各驱动因子的权重；F、得到M₀‑M₁时期采矿驱动因子虚拟权重；G、获得研究区域内受采矿扰动影响显著的区域并确定采矿对植被扰动的影响范围。本发明能够最终识别出采矿对植被的扰动范围，避免了多因素耦合造成的扰动范围识别误差，为挖掘矿区采矿活动对生态环境的影响机制、保护矿区生态环境等提供数据支持。

技术领域

本发明涉及采矿遥感数据识别处理领域，尤其涉及一种基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法。

背景技术

矿产资源开采通过对岩层的开挖搬运对矿区植被造成强烈影响，具有生态累积效应，破坏了当地的自然生态系统，这种影响存在扰动的空间地理范围，即采矿植被生态累积效应扰动范围(以下简称采矿对植被的扰动范围)。植被作为生态系统的生产者，在生态系统中处于关键地位，识别采矿活动对植被的扰动范围具有重要的现实意义。当前对矿区扰动范围的识别方法是基于植被指数(或者植被参数)的直接观测，并利用傅里叶分析(例如：闫凤飞. 基于Fourier分析的煤炭开采对植被的影响范围研究[D].中国地质大学(北京),2020)、函数型主成分分析(例如：袁涛,倪璇,周伟.煤炭开发区植被扰动时空效应及影响范围界定：以宁东矿区为例[J].地学前缘,2021,28(04):110-117)、缓冲区分析(例如：倪璇.煤炭开发扰动区植被时空效应及影响范围识别[D].中国地质大学(北京),2020)、趋势线拟合(例如：李晶,韩颖,杨震,苗辉,殷守强.基于温度植被干旱指数的兖州煤田煤炭开采影响边界遥感提取 [J].农业工程学报,2018,34(19):258-265)等方法分别对植被指数进行分析。现有技术普遍存在如下技术缺陷：第一，植被指数的变化是由气候气象、地形地貌、人类活动三类数据共同作用的结果，其中气候气象包括降水和气温，地形地貌包括数字高程模型，人类活动包括放牧、城镇、采矿活动等。而现有有关矿区扰动范围的研究(傅里叶分析、函数型主成分分析、缓冲区分析、趋势线拟合，还如：Yang Y,Erskine P D,Lechner A M,etal.Detecting the dynamics of vegetation disturbance and recovery in surfacemining area via Landsat imagery and LandTrendr algorithm[J].Journal ofCleaner Production,2018, 178(MAR.20):353-362)并没有考虑诸如气温、地形、放牧等其他因素对植被的影响，只是单纯的对植被指数进行分析，将多因素耦合的结果作为采矿因素影响的结果，导致采矿扰动范围识别存在较大误差。第二，现有研究是在研究区域的某几个方向选取样区，对每个样区的植被指数进行分析，拟合趋势线找到趋于平稳的点作为采矿对植被扰动的阈值，参见图2；而实际情况中，趋势线趋于平稳的点无法确定一定是采矿对植被扰动的阈值，目前对阈值确定的方法仍缺乏一定的合理性。第三，现有研究是将各个方向上样区的阈值点位置连接成一个闭合的曲线作为矿区的扰动范围，然而相邻样区阈值点位置的连接区域属于研究的盲区，阈值点与阈值点之间具有空间不连续性；并且现有研究对于阈值点与阈值点之间的连接方式也没有合理的说明；因此阈值点与阈值点连接构成的矿区扰动范围存在一定的误差，如图3 所示。第四，矿区开采范围会随着时间的变化而改变，现有方法仅考虑了研究年份一年的影响范围，没有考虑矿区采矿活动对植被影响的时间异质性。

综上所述，现有研究只是单纯的对植被指数进行分析，没有考虑诸如气温、地形、放牧等其他因素对植被的影响，将多因素耦合的结果作为采矿因素影响的结果；目前常见方法都不能准确获取采矿活动对植被的扰动范围。

发明内容